【图像识别】基于卷积神经网络实现垃圾分类附Matlab代码
🔥 内容介绍
一、引言：环保需求下，CNN 赋能智能垃圾分类
1.1 垃圾分类的痛点与技术解决方案
传统垃圾分类依赖人工识别，存在效率低、准确率差、成本高等问题：
垃圾类别多（可回收、厨余、有害、其他等细分 10 + 类）；
相似垃圾难区分（如纸类 vs cardboard、塑料瓶 vs 玻璃瓶）；
环境干扰大（污渍、遮挡、光照变化影响识别）。
而卷积神经网络（CNN）作为图像识别的核心算法，具有自动提取特征的优势，无需手动设计纹理、颜色特征，能通过层级网络捕捉垃圾图像的 “局部细节→全局特征”，完美适配垃圾分类的复杂场景。
1.2 CNN 用于垃圾分类的核心优势
相比传统机
【LSTM回归预测】基于卷积神经网络结合长短记忆神经网络空间注意力机制CNN-LSTM-SAM数据预测附Matlab代码
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。
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🔥 内容介绍
一、引言：告别单一模型瓶颈！混合注意力模型的精准预测之旅
1.1 为什么是 CNN-LSTM-SAM？单一模型的痛点与破局思路
在数据预测的广袤领域中，传统的预测模型各有千秋，但也存在着明显的局限性。长短期记忆网络（LSTM）作为处理时间序列数据的经典模型，凭借其独特的门控机
【图像增强】水下图像一致性增强评价系统Matlab实现
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🔥 内容介绍
一、开篇引言：水下图像的 “颜值困境” 与评价刚需
1.1 水下成像的痛点直击
想象一下，当我们将镜头深入神秘的海底世界，本应捕捉到五彩斑斓的珊瑚、灵动的海洋生物以及古老的沉船遗迹，可现实却常常令人大失所望。在海洋探测、水下考古、水产养殖监测等众多关键领域中，水下图像总是深
Python 工业级视频流处理：从 FFmpeg 管道优化到非结构化数据清洗
文章摘要：在多模态大模型（LMM）训练和计算机视觉落地的过程中，80% 的时间通常消耗在非结构化数据（视频、图像）的清洗与预处理上。不同于简单的脚本处理，生产环境下的视频流处理需要考虑内存泄漏、IO 瓶颈以及数据净度。本文将分享一套基于 Python + FFmpeg 管道（Pipe）的高并发处理方案，并探讨数据清洗环节的工程化实践。
从单体应用到 Serverless：一款图片处理小程序的架构取舍与技术演进
作为一名独立开发者，在构建图像处理应用时，往往面临着“既要又要”的诱惑：既想做视频处理，又想做图像修复，还想做风格迁移。然而，资源是有限的，算力是昂贵的。
本文将以**“香蕉一键去水印”**这款小程序为例，从技术架构的角度探讨：如何通过严格的“功能剪裁”和“算法优化”，在微信小程序这一轻量级载体上实现工业级的图像修复效果
